【摘 要】
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作者身份识别任务旨在判断一篇文档的作者。目前已有的方法都是目标独立的,意味着这些方法在预测作者身份时假设没有任何限定条件,这与实际情况不相符合。为了解决限定条件下
【机 构】
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华东师范大学计算机科学与技术学院; 中国科学院电子学研究所苏州研究院;
【基金项目】
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中国国家自然科学基金青年资助项目(61702190)。
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作者身份识别任务旨在判断一篇文档的作者。目前已有的方法都是目标独立的,意味着这些方法在预测作者身份时假设没有任何限定条件,这与实际情况不相符合。为了解决限定条件下的作者身份识别问题,提出了一种目标依赖的作者身份识别(TDAA)算法。首先,使用用户评论对应的商品ID作为限定信息。其次,为了使文本建模过程更加具有普适性,使用BERT提取预训练的文本特征。然后,使用卷积神经网络进行深层次的文本特征提取。最后,为了将两种不同的信息融合起来,讨论了两种不同的融合方式及其实验效果。在亚马逊电影评论和CD评论两个数据集上的实验结果表明,所提出的算法在精确率评价指标上较其他最优算法提高4%-5%。
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